一人称視点からの身体動作による飛行群ロボットの制御

シミュレーション上のaerial swarmをFirst-Person View (FPV)で遠隔操作するためのupper-body interfaceを提案。torso inclination、hand position、head rotationを5つの連続command dimensionにマッピングし、参加者ごとにneutral postureとmotion rangeをcalibrateする。14名のwithin-subject studyで15-agent swarmを3次元obstacle courseで操作し、従来のtransmitterと比較した。

従来のtransmitterと比べ、body-motion controlはcompletion timeを19.4%、centroid path lengthを7.0%削減し、path directnessを向上。delivered-command variationは88.8%低減し、concurrent command changesがより頻繁。gate-centering error、collection yield、crash/disconnection counts、workload、usabilityに差は検出されなかった。

upper-body interfaceがtorso inclination、hand position、head rotationを5つの連続command dimensionに変換。参加者ごとにneutral posturesとmotion rangesをcalibrate。command measuresはcalibrationとfilteringが異なる完全なinterfaceを特徴づける。

14名のwithin-subject studyで、シミュレーション上の15-agent swarmを3次元obstacle courseで操作。body-motion controlとconventional transmitterを比較し、completion time、centroid path length、path directness、delivered-command variation、concurrent command changes、gate-centering error、collection yield、crash/disconnection counts、workload、usabilityを評価。

body-motion controlはFPV navigation efficiencyを改善したが、全参加者がより高いphysical demandを報告。gate-centering error、collection yield、crash/disconnection counts、overall workload、usabilityに差は検出されなかった。

要旨からは不明。関連手法としてconventional transmitter、FPV teleoperation、aerial swarm controlが挙げられる。